Ejercicios de Knime
Páginas: 2 (258 palabras)
Publicado: 17 de noviembre de 2014
DATA SET “IRIS”
CARGAR LA BASE DE DATOS
Se debe descargar la base de datos (Repositorio)
Organizarlo en un documento Excel, Colocarle el nombre decada
columna y guardarlo en formato .csv
Se carga en el nodo File Reader
Se configura y se ejecuta.
DATA SET “IRIS”
Primer nodoque se carga es el Parallel Coordinates y este toma un
conjunto de datos se asigna a continuación, como una serie de puntos, una
para cada eje, con laposición de cada punto en el eje depender de su valor
en la dimensión asociada.
DATA SET “IRIS”
El siguiente nodo es el Partitioning nos sirve para quela mesa de entrada se
divide en dos particiones (es decir, por filas) de datos, por ejemplo, entrenar y
probar. Las dos particiones están disponibles en losdos puertos de salida.
Configuración
DATA SET “IRIS”
El siguiente nodos es Decision tree Learner, Este nodo induce un árbol de
decisión declasificación en la memoria principal. El atributo de destino debe
ser nominal.
DATA SET “IRIS”
El anterior nodo va conectado con Decision tree Predicor,este nodo utiliza un
árbol de decisión existentes (pasado en el puerto a través de modelo) para
predecir el valor de la clase de nuevos patrones.
DATASET “IRIS”
Para terminar y saber el resultado usamos el nodo Scorer Compara dos
columnas por sus pares de valores de atributos y muestra la matriz deconfusión, es decir, el número de filas de las cuales atributo y su partido de
clasificación.
Por conclusión la estadística que nos arroja es:
CARGAR LA BASE DE DATOS
Se debe descargar la base de datos (Repositorio)
Organizarlo en un documento Excel, Colocarle el nombre decada
columna y guardarlo en formato .csv
Se carga en el nodo File Reader
Se configura y se ejecuta.
DATA SET “IRIS”
Primer nodoque se carga es el Parallel Coordinates y este toma un
conjunto de datos se asigna a continuación, como una serie de puntos, una
para cada eje, con laposición de cada punto en el eje depender de su valor
en la dimensión asociada.
DATA SET “IRIS”
El siguiente nodo es el Partitioning nos sirve para quela mesa de entrada se
divide en dos particiones (es decir, por filas) de datos, por ejemplo, entrenar y
probar. Las dos particiones están disponibles en losdos puertos de salida.
Configuración
DATA SET “IRIS”
El siguiente nodos es Decision tree Learner, Este nodo induce un árbol de
decisión declasificación en la memoria principal. El atributo de destino debe
ser nominal.
DATA SET “IRIS”
El anterior nodo va conectado con Decision tree Predicor,este nodo utiliza un
árbol de decisión existentes (pasado en el puerto a través de modelo) para
predecir el valor de la clase de nuevos patrones.
DATASET “IRIS”
Para terminar y saber el resultado usamos el nodo Scorer Compara dos
columnas por sus pares de valores de atributos y muestra la matriz deconfusión, es decir, el número de filas de las cuales atributo y su partido de
clasificación.
Por conclusión la estadística que nos arroja es:
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